Процесс предиктивного дата-майнинга включает следующие основные этапы: 1

1. Определение проблемы и целей. 1 Важно чётко сформулировать проблему и задачи проекта, чтобы анализ был сосредоточен и соответствовал целям организации. 1
2. Сбор данных. 1 Это основа любого проекта дата-майнинга. 1 Могут использоваться базы данных, электронные таблицы или даже неструктурированные источники, такие как социальные сети. 1
3. Исследование данных. 1 Перед применением сложных алгоритмов необходимо понять данные. 1 На этом этапе данные визуализируют и обобщают, чтобы получить предварительные выводы и выявить потенциальные закономерности или аномалии. 1
4. Подготовка данных. 1 Включает преобразование данных в подходящий формат для анализа. 1 Могут использоваться методы нормализации данных, выбора признаков или уменьшения размерности. 1
5. Построение модели. 1 На этом этапе выбирают и применяют подходящие алгоритмы дата-майнинга для создания предиктивных моделей. 1 Выбор алгоритма зависит от характеристик данных и желаемого результата. 1
6. Оценка модели. 1 После построения модели её необходимо оценить и проверить, чтобы оценить производительность и возможности обобщения. 1 Для этого сравнивают прогнозируемые результаты с фактическими с использованием таких метрик оценки, как точность, точность или отзыв. 1
7. Развёртывание модели. 1 Заключается в развёртывании предиктивных моделей в операционной среде, что позволяет делать прогнозы в реальном времени или интегрировать их в существующие системы для поддержки принятия решений. 1

Каждый этап процесса итеративен, то есть выводы или проблемы, выявленные на поздних этапах, могут привести к пересмотру более ранних. 2